Анализ BTC, ETH и мировых индексов через призму эффективностиДисклеймер: Спасибо TradingView за возможность выгрузить данные – надеюсь, расчёты выполнил верно (подробности и формулы ниже).
Когда говорят, что если бы вы вложились в биткойн несколько лет назад, вы бы стали миллионерами, – это звучит заманчиво, но такое утверждение неверно. Почему?
Во-первых, нельзя рассматривать только локальные пики: фиксируя прибыль в «удачный» момент, вы упускаете потенциальный дальнейший рост.
Во-вторых, временной контекст. У каждого трейдера есть реальные точки входа и выхода. Если размышлять в стиле «а если бы», «нужно было», то фактически действуешь как инсайдер, злоупотребляющий движением рынков, и уходишь от реальности и ответственности.
Какое качество характеризует такого человека? Скорее всего, оно не сопоставимо с принципами честной торговли, где управление капиталом строится на перераспределении капитала, а не на попытках создания средств «на халяву».
___________________________
Перед тем как углубиться в анализ, немного о теории Марковица.
Представьте, что каждый актив – это яблоко с уникальным вкусом (доходностью) и разной консистенцией (риском, то есть волатильностью). Наша задача – составить смесь, где общий вкус (значение, близкое к единице) будет максимальным при минимальном риске.
В терминах инвестирования это означает:
Годовая доходность (R):
R = mean(daily returns) * 252
Годовая волатильность (σ):
σ = std(daily returns) * sqrt(252)
Коэффициент Шарпа (Sharpe) – тот самый идеальный вкус:
Sharpe = (R – Rf) / σ, где Rf – безрисковая ставка (обычно краткосрочная, оптимальная для прогнозирования ситуации)
Корреляция доходностей:
corr(X, Y) = Cov(X, Y) / (std(X) * std(Y))
Слева должно быть одно зелёное яблоко.
Таким образом, по теории Марковица подбираются веса для каждого актива, чтобы либо минимизировать риск (Min Volatility), либо максимизировать эффективность (Max Sharpe). Варианты распределения весов генерируются методом Монте-Карло, для каждого портфеля рассчитываются доходность, риск и коэффициент Шарпа, после чего выбираются оптимальные варианты, что отражается на графике доходностей.
_________________
Период 1: 2013 – 2017
Средняя безрисковая ставка: 0.29%
Актив — его Шарп:
BTC — 1.36
ETH — 1.13
WORLD — 1.00
SPY — 0.87
NIKKEI — 1.78
CHINA — 0.37
EUROPE — 0.18
RTS — -0.11
Уже тогда криптовалюты демонстрировали высокое соотношение доходности к риску, и, что самое главное, их коэффициент Шарпа превышал показатели индексов – рост, по нашей шкале, не так уж и далёк от индексов.
Однако портфель с минимальной волатильностью и лучшим шарпом отдавал предпочтение классическим активам (SPY, EUROPE и т.д.) – индексы акций, которые по праву считаются рискованными на фоне облигаций, а теперь становятся тихой гаванью для криптовалют.
Период 2: 2017 – 2021
Безрисковая ставка: 1.47%
ETH — 1.28
WORLD — 1.27
BTC — 1.18
SPY — 0.66
CHINA — 0.61
NIKKEI — 0.55
RTS — 0.22
EUROPE — -0.16
В эпоху бурного роста BTC и ETH продолжали занимать небольшую, но стабильную долю портфеля, в то время как мировые индексы акций становились ведущими за этот период. Общая картина сохранялась, хотя нюансы интерпретации остаются предметом обсуждения.
Период 3: 2021 – 2025
Безрисковая ставка: 3.15%
ETH — 0.68
WORLD — 0.66
SPY — 0.60
BTC — 0.59
EUROPE — 0.35
NIKKEI — 0.13
RTS — -0.18
CHINA — -0.50
В данном периоде уже не наблюдаются значимые показатели доходности, однако на фоне глобальной неопределённости криптовалютные активы остаются одними из наиболее доходных.
При этом в модели портфеля им отводится последнее место. Получается, для обоснования высокого Шарпа необходима соответствующая доходность и высокая волатильность – какая-то «палка о двух концах».
Период 5: 2013 – 2025 (итоговый анализ; период 4 пропустил)
Безрисковая ставка: 1.66%
BTC — 1.08
ETH — 1.02
WORLD — 0.94
SPY — 0.68
NIKKEI — 0.50
CHINA — 0.21
EUROPE — 0.10
RTS — -0.03
Контраст между доходностью акций и криптовалют, контраст между коэффициентами Шарпа и минимальной волатильностью... и т.д.
Заключение
Индексы в целом демонстрируют более тесную взаимосвязь с друг другом, и с точки зрения теории Марковица они находятся в одном пространстве, что затрудняет говорить об однородной философии инвестирования между ними и криптовалютами.
Если условно разбить данные на 4-летние интервалы с учётом халвинга (под это старался адаптировать) и анализа поведения криптовалют относительно индексов, видно, что они стабильно входят в тройку лидеров по Шарпу.
Однако за период 3 коэффициент Шарпа криптовалют заметно снизился – практически вдвое, что совпадает с увеличением их корреляции с индексами. Совпадение или закономерность? (Как то связано с повышением ставок?).
Если рассматривать распределение доходностей, криптовалюты (BTC, ETH) обладают более рискованным профилем, но потенциально дают более высокие скачки. И...
Возвращаясь к изначальному вопросу о манипуляциях и инсайдерстве – по-прежнему,
незамедлительно продали?
